R语言进行DW检验: library(lmtest) dw = dwtest(fm1) > dw Durbin-Watson test data: fm1 DW = 2.4994, p-value = 0.8706 DW检验的原假设为:误差不相关! 因为dw>0.05所以不拒绝原假设,即认为误差是不相关的. 误差自相关会产生的后果: 1．参数估计量仍然是线性的.无偏的,但非有效. 2．OLS估计量的被估方差是有偏的且会被低估,因而会使相应的t值变大. 3．模型的t和F统计检验失效. 4．用通常…

#当前文件路径 getwd() #设置当前路径,注意转译 setwd("C://Users//Administrator//Desktop//R_test") #导入数据 data<-read.csv("data.csv") 1.平稳性检验单位根检验library(tseries)adf.test(data$gov_day)adf.test(data$med_day)adf.test(data$pub_day) P值均大于0.05,所以两者都没有通过单位根检验…

y,X1,X2,X3 分别表示第 t 年各项税收收入(亿元),某国生产总值GDP(亿元),财政支出(亿元)和商品零售价格指数(%). (1) 建立线性模型: ① 自己编写函数: > library(openxlsx) > data = read.xlsx("22_data.xlsx",sheet = 1) > x = data[,-c(1,2)] > x = cbind(rep(1,17),x) > x_mat = as.matrix(x) > y…

一.扩展包的基本操作语句R安装好之后,默认自带了"stats" "graphics"  "grDevices" "utils" "datasets"  "methods" "base"这七个包,这七个包是不允许被卸载和删除的.1.扩展包的安装install.packages("扩展包名称") 也可以在手动安装,所有的安装包都可以在网站https:/…

分析人:BUPT_LX 研究目的 用某些算法对2014年12月份的16家国内A股上市的商业银行当中11项財务数据(资产总计.负债合计.股本.营业收入.流通股A.少数股东权益.净利润.经营活动的现金流量净额.投资活动的现金流量净额.筹资活动的现金流量净额.汇率变动对现金的影响)提取分析,得出股票价格的財务影响原因.更加清楚地指导银行股价与財务数据指标之间的联系. 研究方法 主要有描写叙述性分析.因子分析.回归法 方法概述: 1. 先对上述的財务数据进行提取.然后用常规的描写叙述方法(平均.最大.最…

<时间序列分析——基于R>王燕,读书笔记 笔记: 一.检验: 1.平稳性检验: 图检验方法:     时序图检验:该序列有明显的趋势性或周期性,则不是平稳序列     自相关图检验:(acf函数)平稳序列具有短期相关性,即随着延迟期数k的增加,平稳序列的自相关系数ρ会很快地衰减向0(指数级衰减),反之非平稳序列衰减速度会比较慢   构造检验统计量进行假设检验:单位根检验adfTest()——fUnitRoots包 2.纯随机性检验.白噪声检验(Box.test(data,type,lag=n)…

笔记: 一.检验: 1.平稳性检验: 图检验方法:     时序图检验:该序列有明显的趋势性或周期性,则不是平稳序列     自相关图检验:(acf函数)平稳序列具有短期相关性,即随着延迟期数k的增加,平稳序列的自相关系数ρ会很快地衰减向0(指数级衰减),反之非平稳序列衰减速度会比较慢   构造检验统计量进行假设检验:单位根检验adfTest()--fUnitRoots包 2.纯随机性检验.白噪声检验(Box.test(data,type,lag=n)--lag表示输出滞后n阶的白噪声检验统计量…

线性函数拟合(y=a+bx) 1.       R运行实例 R语言运行代码如下:绿色为要提供的数据,黄色标识信息为需要保存的. x<-c(0.10,0.11, 0.12, 0.13, 0.14, 0.15,0.16, 0.17, 0.18, 0.20, 0.21, 0.23) y<-c(42.0,43.5, 45.0, 45.5, 45.0, 47.5,49.0, 53.0, 50.0, 55.0, 55.0, 60.0) data1=data.frame(x=x,y=y)  #数据存入数据框…

http://blog.renren.com/share/223170925/14708690013 常用显著性检验 1.t检验 适用于计量资料.正态分布.方差具有齐性的两组间小样本比较.包括配对资料间.样本与均数间.两样本均数间比较三种,三者的计算公式不能混淆. 2.t'检验 应用条件与t检验大致相同,但t′检验用于两组间方差不齐时,t′检验的计算公式实际上是方差不齐时t检验的校正公式. 3.U检验 应用条件与t检验基本一致,只是当大样本时用U检验,而小样本时则用t检验,t检验可以代替U检验.…

A IMA模型是一种著名的时间序列预测方法,主要是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列,然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型.ARIMA模型根据原序列是否平稳以及回归中所含部分的不同,包括移动平均过程(MA).自回归过程(AR).自回归移动平均过程(ARMA)以及ARIMA过程.其中ARIMA(p,d,q)称为差分自回归移动平均模型,AR是自回归, p为自回归项: MA为移动平均,q为移动平均项数,d为时间序列成为平稳时所做的差分次数. 通常的建立ARIMA…